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公开(公告)号：CN115937577A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211454189.2
申请日：2022-11-18
申请人： 浙江工商大学 , 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0895
摘要： 本发明公开了一种基于对抗性对比学习提升图像分类模型鲁棒性的方法。本发明首先构建用于进行对抗性对比学习任务的数据集以及TrCL网络模型；其次通过数据增强策略将原始的图像生成三张不同的增广图像；通过一个基于实例级别的攻击，将其中两张增广图像添加扰动生成对应的对抗样本；然后将生成的两张带对抗的增广图像和一张不带对抗的增广图像放入到网络模型进行训练；从而得到一个具有鲁棒特征的预训练模型；最后提取训练好的预训练模型编码器部分，连接一个全连接层进行分类任务训练，即形成鲁棒性的分类器。本发明能够同时兼顾模型的鲁棒精度和干净精度，在确保模型具有鲁棒性的同时也能够保证模型对干净样本的分类精度的影响较小。
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公开(公告)号：CN115757102A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211370541.4
申请日：2022-11-03
申请人： 浙江工商大学
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明公开了一种基于正则表达式的全自动测试样例生成和评测方法。本发明首先根据题目的要求给出测试样例对应的正则表达式集合；并定义格式化函数；其次根据正则表达式集合，使用生成函数生成相应的测试样例，并用格式化函数格式化得到一组测试样例，多组测试样组成一个测试样例列表；然后使用列表中的测试样例分别对用户提交的程序和题目的标准程序进行测试，得到输出结果；最后使用比较函数判断用户提交的程序是否通过测试样例的测试。本发明利用正则表达式来随机生成测试样例，可以有效解决测试样例泄露等问题。基于正则表达式来生成测试样例，可以实现每次判题时所采用的测试样例是随机的，有效避免了部分用户有针对性地设计程序。
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公开(公告)号：CN112613779A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011587888.5
申请日：2020-12-29
申请人： 浙江工商大学
摘要： 本发明涉及一种基于个性化双向推荐的教‑学‑练‑评一站式智能云平台。本发明中的教学单元分为媒体资源管理模块、学员信息管理模块、实训智能推荐模块；实训单元分为题目管理模块、关键词标记模块以及媒体智能推荐模块；其中实训智能推荐模块，一方面用于根据学习内容为学员提供配套实训任务，另一方面用于根据学员信息管理模块生成的学员能力分析报告为学员提供针对性的实训任务；媒体智能推荐模块，用于对学员实训结果多维度分析，从而针对学员易错点、知识盲点生成实训能力分析报告，智能推荐相关教学资源。本发明打通了课程和实训的双向通道，解决了线上教学平台和实训平台难以联动的问题。
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公开(公告)号：CN113806412B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202111132879.1
申请日：2021-09-27
申请人： 浙江工商大学
IPC分类号： G06F16/2457 , G06Q50/20
摘要： 本发明公开了一种基于全息拓扑的个性化学习资源快速推荐方法。本发明基于学习者的学习行为日志，利用全息拓扑算法对各学习资源知识点集合进行关联分析与拓扑排序，为学习者提供个性化快速推荐。本发明利用全息拓扑的制约关系，可以有效解决推荐不准确、缺乏个性化等问题。基于预先构造的课程AOV图，可以解决当系统没有或者仅有少量的用户行为日志时，无法实现有效的个性化推荐的冷启动问题。
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公开(公告)号：CN113806412A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111132879.1
申请日：2021-09-27
申请人： 浙江工商大学
IPC分类号： G06F16/2457 , G06Q50/20
摘要： 本发明公开了一种基于全息拓扑的个性化学习资源快速推荐方法。本发明基于学习者的学习行为日志，利用全息拓扑算法对各学习资源知识点集合进行关联分析与拓扑排序，为学习者提供个性化快速推荐。本发明利用全息拓扑的制约关系，可以有效解决推荐不准确、缺乏个性化等问题。基于预先构造的课程AOV图，可以解决当系统没有或者仅有少量的用户行为日志时，无法实现有效的个性化推荐的冷启动问题。
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公开(公告)号：CN112800459A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110102364.0
申请日：2021-01-26
申请人： 浙江工商大学
摘要： 本发明公开了一种基于区块链的智能电网多维多子集隐私保护数据聚合方法。本发明利用两个超递增序列、霍纳规则以及Paillier加密算法将系统中每一维用电数据划分为多个子集，实现了对多维用电数据进行多子集划分，控制中心不仅可以获取系统中每一维用电数据中每个子集内的用户数量，还可以获取每一维用电数据中每个子集的用电总量，使得电力公司可以在保护用户用电数据隐私的基础上对用电信息进行细粒度分析，有利于电力公司对电网进行有效的监控和管理，以及更好地预测电力需求并制定合理的梯度电价策略。另外，本发明引入区块链技术，可以很方便验证数据的完整性和有效性，很好地解决第三方的验证问题。
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